論文の概要: Large Language Models at Work in China's Labor Market

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.08776v1
• Date: Thu, 17 Aug 2023 04:20:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-21 17:53:21.854468
• Title: Large Language Models at Work in China's Labor Market
• Title（参考訳）: 中国の労働市場における大規模言語モデル
• Authors: Qin Chen, Jinfeng Ge, Huaqing Xie, Xingcheng Xu, Yanqing Yang
• Abstract要約: 本稿では,中国労働市場における大規模言語モデル(LLM)の潜在的影響について考察する。 その結果,職業曝露と賃金水準・経験年金との正の相関が示唆された。 また、AI導入による生産性と雇用のトレードオフを定量化するために、産業の露出を取り入れた経済成長モデルも開発しています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.19966590731593
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper explores the potential impacts of large language models (LLMs) on the Chinese labor market. We analyze occupational exposure to LLM capabilities by incorporating human expertise and LLM classifications, following Eloundou et al. (2023)'s methodology. We then aggregate occupation exposure to the industry level to obtain industry exposure scores. The results indicate a positive correlation between occupation exposure and wage levels/experience premiums, suggesting higher-paying and experience-intensive jobs may face greater displacement risks from LLM-powered software. The industry exposure scores align with expert assessments and economic intuitions. We also develop an economic growth model incorporating industry exposure to quantify the productivity-employment trade-off from AI adoption. Overall, this study provides an analytical basis for understanding the labor market impacts of increasingly capable AI systems in China. Key innovations include the occupation-level exposure analysis, industry aggregation approach, and economic modeling incorporating AI adoption and labor market effects. The findings will inform policymakers and businesses on strategies for maximizing the benefits of AI while mitigating adverse disruption risks.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,中国労働市場における大規模言語モデル(LLM)の潜在的影響について考察する。 Eloundou et al. (2023) の方法論に従って,人間の専門知識と LLM 分類を取り入れた LLM 機能への職業的露出の分析を行った。 次に産業レベルへの職業曝露を集約し、産業曝露スコアを得る。 その結果、職業曝露と賃金水準・経験年金との正の相関が示され、高い賃金と経験集約的な仕事がLCMソフトウェアによる転職リスクが増大する可能性が示唆された。 業界曝露スコアは専門家の評価や経済直観と一致している。 また、AI導入による生産性と雇用のトレードオフを定量化するために、産業の露出を取り入れた経済成長モデルも開発しています。 本研究は、中国におけるAIシステムの労働市場への影響を理解するための分析的基盤を提供する。 主なイノベーションは、職業レベルの露出分析、産業集約アプローチ、ai導入と労働市場効果を組み込んだ経済モデリングなどである。 この調査結果は、aiの利益を最大化し、有害な破壊リスクを緩和するための戦略を政策立案者や企業に提供する。

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